OpenFE框架自动特征生成方法 [page::3][page::4]

• 采用扩张（算子遍历产生大量候选特征）和缩减（连续二分法与FeatureBoost筛选）两阶段流程。

- 缩减阶段随机采样逐步增加样本量，结合LightGBM模型残差学习提升筛选效率。

高频因子构建体系及低频化处理 [page::6][page::7]

• 高频因子结构包括Mask（时间价格区间等）、基础特征及聚合算子（日频化处理）。

- 采用多种数学操作遍历组合，生成逾8000万备选因子。

• 采用tensor转GPU计算以提升效率，支持批量特征计算和逐步剔除方法。

高频因子测试效果及因子净值曲线 [page::8][page::9]

• 日频因子IC均值绝对值1.13%，周频因子提升至2.57%，周频因子收益表现较日频更优。

- 多空及多头超额净值曲线展示因子稳定上涨趋势，部分因子收益稳健。

OpenFE因子输入LGBM模型回测表现 [page::10]

• OpenFE因子作为特征输入LGBM后，IC均值达到6.42%，多头年化超额7.87%，多空年化收益率38.45%。

- 将OpenFE因子与Alpha158和GJQuant因子合成，IC提升至8.76%，年化超额收益19.34%，表现显著提升。

OpenFE-LGBM选股策略实证回测结果 [page::12][page::13]

• 2022-2024年10月，策略取得8.62%年化超额收益，信息比率0.77，超额最大回撤11.95%。

• 结合Alpha158及GJQuant因子合成策略，年化超额收益提升至13.68%，超额最大回撤仅4.38%，信息比率高达1.98。

量化因子构建与策略总结 [page::13]

• OpenFE框架优化了高频因子批量挖掘效率，提升选股因子表现。

- 高频因子采用Mask、基础特征及聚合算子组合，结合GPU计算和连续二分法快速筛选。

• 机器学习模型验证显示，因子对市场预测能力明显增强，因子合成策略表现优异。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： 基于OpenFE框架的机器学习Level2高频特征挖掘方法
分析师及机构： 金融工程组分析师高智威（执业证号 S1130522110003）、分析师王小康（执业证号 S1130523110004），国金证券研究所
联系邮箱： wangxiaokang@gjzq.com.cn
发布时间区间： 报告内容涉及2016年-2024年数据，最新测试至2024年10月末
主题范围： 高频因子挖掘、机器学习模型、量化选股策略构建，股池主要为中证1000。

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一、报告概览（引言与主题总结）

本报告围绕“基于OpenFE框架的Level2高频特征挖掘方法”展开，核心目标是在量化选股领域，特别是A股市场中利用高频数据（Level2及更细微层次数据）实现因子的自动化批量构建和筛选，以突破传统日频量价因子模型因数据频率和构造手段限制导致的性能瓶颈。报告不仅介绍了OpenFE机器学习特征自动生成及筛选的扩张-缩减两阶段流程，还结合模型训练（主要为LightGBM）展示了基于此框架因子的优异表现，尤其在中证1000指数成分股中获得显著的超额收益表现。最终，报告给出基于所挖掘因子的选股策略回测结果及风险提示。[page::0, 3]

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二、逐章节详解

2.1 因子挖掘与OpenFE框架介绍

• 关键内容与核心观点

特征挖掘是机器学习领域中的基础问题，OpenFE框架通过“扩张-缩减”策略实现大量候选高频因子的生成与筛选。扩张阶段相当于将原始基础特征通过各种算子（加、减、乘、除、最小/最大值等）进行组合，产出海量衍生特征；缩减阶段则采用“连续二分法”和“FeatureBoost”两种方法，快速筛选出最优特征集合。
该流程避免了传统遗传规划中“一阶特征先筛选再生成高阶特征”可能导致优质高阶因子遗漏的问题，且运算过程中利用GPU加速tensor计算，极大提升了高频因子的效率和规模化处理能力。

• 技术细节

连续二分法（Successive Halving）通过分批次、逐层次扩大样本规模同时降低候选特征数目，高效地筛选因子。FeatureBoost创新点在于不将全部特征同时喂给模型，而是针对模型残差（baseline模型训练结果的损失）来验证新特征的贡献，有效避免计算资源浪费。
该框架在运算兼顾了全面覆盖和计算可行性，有针对性地适用于交易高频因子。

• 图表与模型解读

图表1展示OpenFE框架概览流程，包含基本的特征输入、算子扩张、候选特征集合和评价模型组成。伪代码部分（图表2-4）详述核心算法逻辑，强调扩张及缩减两大步骤的结构。[page::3, 4, 5]

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2.2 高频因子拆解与构建方案

• 因子组成形式

高频因子普遍由“三要素”构成：
1）Mask：对高频数据进行截取的规则，如高价区间、尾盘阶段、低成交量区间等；
2）基础特征：如高频撮合快照数据中的价格、成交量、订单簿委托价和量等原始字段；
3）聚合算子：将高频数据经过某种统计方法聚合成低频（日频甚至周频）因子，如求和、平均、标准差、阶矩、百分位变化等。

• 案例解析

示范因子“遗憾规避因子”，即计算某股票当天逐笔成交中，成交价高于收盘价的买成交量占总成交量比例，结合多个Mask（时间段、成交量段）进一步细分，体现交易行为的精细刻画。
用数学表达式准确展示出因子构造逻辑，展示规范的因子设计理念与数据截取手段。

• 计算顺序限制

因为先Mask再聚合模式有效限制了高阶算子的构建流程，未考虑聚合前对多个基础特征组合运算再聚合的情况（例如订单簿不平衡因子）。此处报告有明确说明当前版本设计的限制和后续扩展可能[page::6, 7]

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2.3 因子计算及检验方法

• 流程设计

针对海量高频因子的计算，报告创新引入tensor+GPU加速手段，结合torch框架，显著提升因子批量运算效率（相较传统pandas能达到数百倍速度），解决了大规模高频数据的计算瓶颈。

• 样本采样调整

采样维度仅针对时间切片（保证同一时刻所有股票完整入样），解决了原OpenFE框架在时序因子和IC计算中可能出现因随机散点采样导致无效样本分布问题。

• 特征检验指标

主要通过信息系数（IC）评估因子有效性，IC为因子值与未来收益的相关性。
报告做出了权衡，以IC快速评估绝大部分特征，同时为避免过度剔除成功保留统计显著性（T统计>3）的因子。

• 检验流程图

图表9展示从随机采样数据转化到GPU tensor运算，再分别用LGBM（CPU）和IC计算（GPU）验证特征方案流程。[page::7, 8]

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2.4 因子测试效果分析

• 日频因子表现

从1万随机样本因子中约350个获得T>3统计显著，平均IC绝对值为1.13%，整体收益表现中等，部分优质因子能够实现多头超额收益。
图表12-13展示部分日频因子的多空净值和多头超额净值曲线，显示整体净值稳步增长，表明因子具备较好的alpha生成能力。

• 周频因子表现

对日频因子通过简单算子降频至周频，并进行周调仓回测，整体IC及收益水平均较日频有所提升。
图表16-17显示周频因子的多空净值及多头超额净值稳步攀升，捕获更长历史演变信息提升策略表现。[page::8, 9]

• 作为LGBM模型特征输入的表现

300余个符合检验的高频因子输入LGBM模型后，2022年以来测试集表现整体优异，IC均值6.42%，多头年化超额收益7.87%，最大回撤5.96%，多空年化收益率38.45%。
当与前期已有Alpha158和GJQuant数据集因子空间合并训练，合成因子IC升至8.76%，多头年化超额19.34%，最大回撤大幅下降至3.86%，多空年化收益率高达67.08%。
图表19-21展示了各模型因子组合的多空净值及超额净值曲线，明显看出合成因子组合提升策略的稳定性和收益率。
这证明OpenFE框架发掘的高频因子能够显著补充传统日频量价因子，提升模型表现。[page::10, 11]

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2.5 中证1000选股策略实证

• 单独OpenFE-LGBM策略表现

选取top10%股票，周频调仓，考虑双边千分之三手续费影响，策略在2022年至2024年10月实现8.62%年化超额收益，信息比率0.77，最大超额回撤11.95%。
说明高频因子经过模型训练，结合适当交易频率，在实际市场环境下依然具备稳定alpha能力。

• 结合Alpha158/GJQuant因子的合成策略表现

同样条件下，合成策略年化超额收益进一步提升至13.68%，最大回撤显著降至4.38%，信息比率飙升至1.98，突出优于单一因子策略表现。
表明高频因子与传统量价因子强互补，叠加收益明显提升。
图表23-26详尽展示策略净值曲线及回测指标，回测时间涵盖多个波动周期，结果具备一定稳健性。[page::12, 13]

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2.6 风险提示

• 历史数据依赖带来的模型时效性风险，市场政策或环境突变可能导致模型失效。

- 回测假设与实盘操作可能存在差异，如交易成本增加、市场流动性变化等因素都会影响策略效果。
报告提示谨慎评估与持续监控模型表现。[page::0,14]

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三、图表深度解读

图表1：OpenFE框架概览（page 3）

• 内容说明：

展示了数据集输入后，如何通过特征算子扩张生成候选特征集合，经模型训练和FeatureBoost机制筛选，最终形成优质特征集合的流程。

• 数据趋势：

特征数量由基础特征随着算子组合迅速膨胀，向模型投喂后通过剪枝和归因两步减少，反复迭代直到获得最具预测能力的特征。

• 文本呼应：

框架图直观反映了报告多次提的“扩张-缩减”筛选机制，是本文创新核心方法。

图表9：因子计算与检验方案（page 8）

• 内容说明：

展示高频因子计算流程中，从随机采样数据转移到GPU进行快速批量计算后，分两路（CPU端LGBM验证和GPU端IC验证）并行处理特征效果，权衡计算效率和评估准确性。

• 趋势解读：

采用GPU加速实现大规模特征演算，提升效率数百倍，保持模型训练和单因子评估两重检验标准，提高候选因子筛选效率。

• 文本联系：

对应报告中加速处理与快速筛选章节策略，充分利用硬件优化区分验证路径，兼顾非线性模型理解和IC即刻指标筛选。

图表12、13、16、17：日频及周频因子多空净值、多头超额净值曲线（page 9）

• 内容说明：

曲线展示因子策略净值随时间累积的变动，清晰反映了因子在不同时间区间的稳定性和收益质量。

• 趋势与对比：

多数因子展现净值稳步上升趋势，表明优质alpha形成；周频因子表现整体优于日频，验证长时间序列信息融合带来的性能提升。

• 支撑文本论点：

图形依据说明了因子降频与调仓频率匹配的重要性，提升了策略表现的稳定度和收益。

图表18-21、23-26：LGBM模型回测及多因子合成策略净值曲线和性能指标（page 10-13）

• 内容说明：

由单因子到多因子集成，策略净值稳步攀升，最大回撤下降，搭配信息比率提升，展示了高频因子价值的转化和模型挖掘的成功。

• 细节解读：

合成因子在不同市场波动下仍保持较小回撤和提升收益，说明机器学习方法有效捕获非线性关系，因子互补性强。

• 关联文本：

图表具体体现了由OpenFE框架挖掘扩展因子，在实证交易策略中带来超额收益的重要论证，强化报告核心结论。

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四、估值分析

本报告核心不涉及传统财务估值方法如DCF或市盈率倍数法，而是围绕alpha因子挖掘和量化策略表现，在机器学习特征工程框架内对因子质量进行有效性评估，属于量化投资策略研究范畴。重点在因子有效性评价指标（IC、统计显著性、年化超额收益率、最大回撤、信息比率）及其与模型训练后整体策略组合的关系，无传统估值分析章节。

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五、风险因素评估

• 时效性风险：策略和因子基于历史数据构建，未来政策环境及市场行为有变化时可能失效，需动态跟踪。

- 交易成本与市场机制风险：若手续费上升或市场流动性变化，策略收益可能被侵蚀甚至出现亏损，实际交易性能不确定。

• 模型假设风险：模型训练依赖于若干市场假设，非站态市场可能导致模型性能下降。

报告并未提出专门缓解措施，提示投资者审慎，结合实盘加强风险管理。[page::0, 14]

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六、批判性视角与细微差别

• 创新点专业评价：OpenFE框架通过扩张-缩减策略解决高频大样本因子挖掘的计算和筛选瓶颈方案，结合GPU加速和特征重要性指标兼顾了效率与准确性，是高频因子研究中的重要方法学进展。
• 分析局限性：

- 使用IC作为核心筛选指标，部分非线性潜在优质因子可能被遗漏；
- 采样策略仅按时间维度不考虑横截面随机采样，可能导致样本时空相关性未完全覆盖；
- 聚合顺序约束（先聚合再运算）可能限制了部分复杂高频因子开发空间；
- LGBM模型训练仍较依赖传统机器学习方法，未涉及深度学习等新兴范式；
- 缺乏对模型过拟合及因子稳定性的详尽风险分析。

• 内部一致性：报告整体逻辑严谨，先介绍方法架构，再系统阐述实现方案、检验方式和回测结果，最后总结优势与风险，章节衔接自然。少部分技术细节如高阶交叉特征生成局限有清晰说明，反映报告编制团队对方案理解的深入和客观。

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七、综合结论与核心洞察

国金证券金融工程组通过借鉴OpenFE框架，完整实现了一套自动化、高效的Level2高频因子批量化挖掘方案。该方法突破传统因子构造集中人工设计与计算瓶颈，结合扩张-缩减双阶段算法，以及GPU加速技术，实现超海量高频数据中掘金潜在alpha特征：

• 高频因子以Mask、基础特征和聚合算子三要素结构系统拆解并批量生成，覆盖绝大多数主流高频因子构型；

- 依托连续二分法和FeatureBoost机制，大幅度提升特征筛选效率与科学性；

• 经过大量实证测试，单因子IC均值达2.57%，应用到LGBM机器学习模型后整体IC提升至6.42%，多头年化超额收益7.87%；

- 将OpenFE因子与前期Alpha158和GJQuant因子合成后，模型IC高达8.76%，多头年化超额收益飙升至19.34%，同时最大回撤和信息比率大幅改善，表现极为优异；

• 利用该因子集构建的中证1000指数选股策略，在2022年至2024年10月实现13.68%年化超额收益，最大超额回撤仅为4.38%，信息比率1.98，表现稳健；

- 报告明确指出了策略时效风险与交易摩擦风险，提醒投资者审慎对待回测结果。

综上，这份报告不仅提供了高频因子挖掘领域的先进技术手段，也通过实际策略回测印证了该方法在量化交易中的应用价值与超额收益可能性，具有较强的理论创新和实操参考价值。[page::0-14]

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附：报告重点图片展示（源于报告中的关键图表）

• 图表1：OpenFE框架概览

• 图表9：因子计算及检验方案

• 图表12：部分日频因子多空净值曲线走势

• 图表13：部分日频因子多头超额净值曲线走势

• 图表16：部分周频因子多空净值曲线走势

• 图表17：部分周频因子多头超额净值曲线走势

• 图表19：LGBM模型因子多空净值曲线

• 图表20：LGBM模型因子多头超额净值曲线

• 图表23：OpenFE-LGBM指数选股策略净值曲线

• 图表25：OpenFEAlpha158GJQuant-LGBM指数选股策略净值曲线

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以上是对《基于OpenFE框架的机器学习Level2高频特征挖掘方法》一报告的详细全面分析，剖析了报告的技术路线、关键数据、方法逻辑、实证结果及风险考量。报告从方法论到实战效果均具备行业前沿水平，值得量化研究和策略开发人员重点关注和借鉴。 [page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]

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